как узнать свой рейтинг в футболе в реальной жизни

Как считается итоговый рейтинг игроков в FIFA?

Часто вижу сообщения вроде «Почему у игрока Х рейтинг Y, ведь статы максимум на Z, где же логика?»

Логика на месте, все эти цифры берутся не с потолка, потому что в игре есть определенный алгоритм для подсчета рейтингов.

Небольшой ликбез на примере Мюллера из FIFA 16:

Характеристики, указанные на карточках, подсчитываются следующим образом:

PACE:
Sprint Speed (*0.55)
Acceleration (*0.45)

SHOOTING:
Finishing (*0.45)
Long shots (*0.2)
Shot power (*0.2)
Positioning (*0.05)
Penalties (*0.05)
Volleys (*0.05)

PASSING:
Short Pass (*0.35)
Vision (*0.2)
Crossing (*0.2)
Long Passing (*0.15)
Curve (*0.05)
Free Kick Accuracy (*0.05)

DRIBBLING:
Dribbling (*0.5)
Ball Control (*0.35)
Agility (*0.1)
Balance (*0.05)

DEFENDING:
Marking (*0.3)
Standing Tackle (*0.3)
Interceptions (*0.2)
Heading Accuracy (*0.1)
Sliding Tackle (*0.1)

PHYSICAL:
Strength (*0.5)
Stamina (*0.25)
Aggression (*0.2)
Jumping (*0.05)

PAC = 34.2 + 42.9 = 77
SHO = 40 + 16 + 14.6 + 4.7 + 4.5 + 4.2 = 84
PAS = 29 + 17 + 15.8 + 11.6 + 4 + 3 = 80
DRI = 39 + 28.4 + 7.5 + 4 = 79
DEF = 9.6 + 12.3 + 11.6 + 8.2 + 4.4 = 46
PHY = 34 + 22.5 + 11.4 + 4 = 72

Далее самая интересная часть — общий рейтинг. Важно отметить, что формулы подсчета отличаются для каждой позиции, многие характеристики на итоговую цифру не влияют вообще никак.

LF/CF/RF

Ball Control (*0.15)
Dribbling (*0.14)
Attack Positioning (*0.13)
Finishing (*0.11)
Short Passing (*0.09)
Reactions (*0.09)
Vision (*0.08)
Shot Power (*0.05)
Acceleration (*0.05)
Sprint Speed (*0.05)
Long Shots (*0.04)
Heading (*0.02)

Считаем:
12.2 + 10.9 + 12.2 + 9.8 + 7.5 + 8.2 + 6.8 + 3.7 + 3.8 + 3.9 + 3.2 + 1.6 = 84

Цифра на карточке явно больше, но здесь в дело вступает так называемая «международная репутация» (посмотреть ее значения можно на sofifa.com), которая может прибавлять к общему рейтингу до 3 пунктов. У Мюллера она составляет 4 звезды, что дает прибавку +2:

84 + 4* Int. Rep = 84 + 2 = 86

Опять же, все сходится, никакого обмана или взятых с потолка цифр нет.

Стоит заметить, что формулы, как правило, слегка меняются из года в год, скорее всего, изменили их и в FIFA 17, поэтому рейтинги некоторых игроков и кажутся странными.

Источник

Как сравнивать команды в футболе?

В 1960-м году Международная шахматная федерация для ранжирования шахматистов стала использовать рейтинг Эло – систему, разработанную венгерским шахматистом Арпадом Эло. Одним из принципов системы является то, что изменение рейтинга шахматиста зависит не только от результата очередного матча, но и от силы его соперника: чем сильнее оппонент, тем больше очков за победу получит шахматист и тем слабее изменится его рейтинг в меньшую сторону, если он проиграет. В футболе подобные системы применяются только на неофициальном уровне. К примеру, рейтинг клубов УЕФА использует более простой подход, когда команды набирают по два очка за победу и по одному за ничью вне зависимости от силы соперника (для квалификационных раундов – 1 очко за победу и 0,5 очка за ничью). И, конечно, рассчитанный таким образом рейтинг вряд ли можно эффективно использовать для сравнения реальной силы команд. То же самое касается и обычных турнирных таблиц, а также таблиц, отражающих результаты последних матчей. Представьте, что Вы проводите предматчевый анализ для двух команд. Смотрите на результаты последних пяти матчей. Одна команда одержала три победы и по разу проиграла и сыграла вничью. Другая команда выиграла только два матча, еще два раза проиграла и один раз сыграла вничью. Кажется, первая команда выглядит лучше? Но что, если первая команда в последних пяти матчах играла только с относительно слабыми соперниками из нижней половины турнирной таблицы, а вторая команда, напротив, с сильными? В этом случае однозначный вывод сделать сложнее. Также, как, например, мало о чем скажет тот факт, что одна команда уже пять матчей подряд не забивает меньше двух голов за игру. Для решения возникшей проблемы мы в Bettingtools разработали систему рейтингов команд. При этом у каждой команды есть два рейтинга – защиты и атаки.

Изначально у всех команд оба рейтинга находятся на уровне в 1000 пунктов. После каждого матча рейтинги пересчитываются. Уже через несколько сыгранных матчей они принимают вид, довольно точно отражающий силу команды в обороне и в атаке. В качестве примера расчета рейтинга возьмем матч чемпионата немецкой Бундеслиги между Байером и Баварией, который завершился победой мюнхенского клуба со счетом 4:2.

Перед матчем рейтинг защиты Байера был на уровне 1219 пунктов, а рейтинг атаки – 1314 пунктов. У Баварии рейтинги были на отметках 1670 и 1648 соответственно. Для начала мы рассчитываем норму голов для каждой команды – сколько они должны забить при таких рейтингах. Для этого используются данные о средней результативности любых команд в матчах чемпионата Германии дома и в гостях, а также соотношение рейтингов противостоящих в данном матче команд. Звучит сложно, но на реальном примере все будет проще. С начала прошлого сезона хозяева в Бундеслиге забивают в среднем по 1.79 гола за игру, а гости – по 1.47 гола за игру. Теперь можно рассчитать норму голов для каждой команды. Сначала для Байера:

N1 = 1.79 * ( 1314 / 1670) = 1.41

Мы разделили рейтинг атаки Байера на рейтинг защиты Баварии и умножили на среднюю результативность команд-хозяев в чемпионате Бундеслиги. Полученный результат – 1.41 гола должен забить по статистике Байер в матче с таким соперником, как Бавария. Аналогично рассчитывает норму голов для мюнхенского клуба:

N2 = 1.47 * ( 1648 / 1219) = 1.99

Фактически обе команды забили больше голов, чем ожидалось: Байер забил два мяча, а Бавария забила четыре. В результате рейтинги атак обеих команд выросли. Для Байера расчет был таким:

RA1 = 1314 + (2 – 1.41) * (1670 * 0.05) = 1314 + 0.59 * 83.5 = 1363

Мы рассчитали разницу между фактическим количеством забитых голов (2) и нормой голов для Байера в этом матче (1.41), и умножили ее на 5% от рейтинга защиты Баварии (1670 * 0.05 = 83.5), а затем прибавили все к исходному рейтингу атаки Байера (1314). По результатам матча с Баварией рейтинг его атаки стал равен 1363. Таким же образом рассчитываем новый рейтинг атаки Баварии:

RA2 = 1648 + (4 – 1.99) * (1219 * 0.05) = 1648 + 2.01 * 61 = 1771

В формулах выше часть в 5% от чужого рейтинга атаки – это фактически цена каждого “дополнительного” гола. Как видно, у Байера она выше – то есть за каждый целый гол сверху нормы он получал бы по 83,5 балла к своему рейтингу атаки, а Бавария – только по 61 баллу. При этом если бы Байер забил меньше нормы голов (1.41), то его цена гола рассчитывалась бы от его собственного рейтинга атаки – в этом случае каждый полный недостающий до нормы гол обходился бы ему в 5% от рейтинга атаки или в 65.7 пункта.

Рейтинги защиты пересчитываются точно также, как рейтинги атаки, за исключением того, что первый математический знак в формуле не плюс, а минус. Например, рейтинг защиты Байера пересчитывается так:

А рейтинг защиты Баварии был рассчитан так:

В одной из следующих статей мы расскажем о том, сколько по статистике забивают и пропускают команды в зависимости от их собственных рейтингов и рейтингов их соперников.

Источник

Беттинг на пальцах

Вычисление рейтинга нападения и защиты команд по футболу

Привет ещё раз друзья, сегодня ещё решил добавить описание программы, которая делает расчёт рейтинга нападения и защиты команд в футболе.

Привет ещё раз друзья, сегодня ещё решил добавить описание программы, которая делает расчёт рейтинга нападения и защиты команд в футболе. Саму программу тоже прилагаю, думаю она может пригодиться для анализа матча, не как основной источник для принятия решения естественно, просто как один из параметров. Я советую не полагаться только на программы.

Что умеет программа

Сильно углубляясь, не буду вас загружать лишней информацией о разных теориях и критериях, которые были учтены при написании этой программы. А лишь покажу как можно использовать ее.

Как видите программа состоит из 5-ти блоков и они, хотя мы и не видим, взаимосвязаны. Поэтому надо будет все поля заполнить.

Для примера возьмем какой-нибудь матч. Воспользуемся сервисом myscore.ru.

1) Введем данные для вычисления рейтинга нападения и защиты.

Берем 5 последних матчей для обеих команд, соответственно проведенных дома и в гостях:

Берем соответствующие значения, суммируем и вставляем в программу.

Для рейтинга нападения:

Для рейтинга защиты:

2) Введем данные для вычисления точного счета и соответственно тотала.

Для этого берем 10 матчей – общее количество матчей(дома+в гостях) для обеих команд:

также для тотала коэффициенты

Берем соответствующие значения, суммируем, где надо и вставляем в программу:

3) Введем данные для вычисления вероятности возможной победы по теории Бейеса.

Введем в поля значения из 5-ти последних матчей, которые на скринах выше(где вычисляли рейтинги нападения и защиты): Здесь надо отметить, что в поля нельзя вводить нулевое значение, потому что программа выдаст ошибку. Поэтому введем очень маленькое значение 0,00001, что практически не повлияет на точность вычисления.

4) Введем данные для вычисления размера ставки по критерии Келли и на какой исход ставить.

Берем там же из myscore.ru

Допустим банк на данный момент 100 долларов и вставляем соответствующие коэффициенты:

Теперь остается только нажать в программе на кнопки вычисления переходя по порядку, сверху вниз, что и проделаем и получим вот какую картину:

также после нажатия кнопки «ОК»

Вилки здесь не самое главное, тем более неполные, программа просто показывает, что они есть.

Разберем, то, что получилось

Итак, программа выдала такие результаты:

Смотрим исход матча:

Таким образом, поставив 14 долларов на победу Мельбурна по коэффициенту 2,42 можно было выиграть: (2,42*14)-14=19 долларов и 88 центов.

Конечно же ставить 14% от банка рискованно, как в нашем случае при банке в 100 долларов. Но здесь дело в вероятности, т.е. программа показывает насколько много можно рискнуть. А мы сами должны решать, какой частью банка рисковать. Например, в программу можно ввести 10-ую часть всего банка. В нашем случае: весь банк 1000 долларов, но в программу внесли только 100.

Как наверно заметили, в программе есть кнопки:

На этом матче можно было как раз кнопку поставить на «исключить вероятность ничьи», т.к. видим, что ничьей тут и не «пахнет». Что получилось:

Программа подсказывает, что:

Как дополнение

Программа дает лучшие результаты, когда нет ярковыраженного фаворита. Ну что, на этом вроде все. Желаю всем, кто приобрел мою программу, удачных сделок, прибылей больших и маленьких

Источник

Анализировать xG статистику проще, чем кажется. Разбираемся, где смотреть хайповые футбольные метрики

В первой части этой рубрики мы разбирали сервисы для анализа коэффициентов букмекерской линии. Во второй части поговорим о популярной продвинутой футбольной статистике: где смотреть и с чем есть.

xG («expected goals») – это модель ожидаемых голов aka метод оценки качества моментов aka попытка более точно оценить результат матча в отрыве от счета на табло aka переоцененная метрика, не учитывающая контекст. Все по-разному оценивают эту модель, кто-то может считать ее прорывной, кто-то относится, мягко говоря, скептически, и у обеих сторон найдется достаточное количество аргументов. Лично я со своей дилетантской оценкой нахожусь где-то посередине, скорее ближе к первому варианту, оценивая мнение более компетентных ребят и вообще суть всей этой затеи. Но, кто бы что ни говорил, в любом случае, это есть, это данность, это интересно, и это может быть неплохим дополнительным инструментом для беттеров.

Еще одна проблема метрики – тонкости непосредственно самих подсчетов и вечные дискуссии по этому поводу. Из всего многообразия задротских твиттер-аккаунтов, блокнотов, сайтов и платных ресурсов предлагаю сегодня остановиться на двух наиболее актуальных, удобных и доступных для нас источниках на сегодняшний день: Understat и xScore. Отзывы по обоим сайтам и их работе можете чекнуть самостоятельно. При этом в нашем материале тоже будет парочка сравнительных моментов.

Understat

Сайт предоставляет бесплатные данные по топовым лигам, интуитивно понятен в использовании без знания языка, имеет весьма широкий функционал и является сейчас, пожалуй, самым используемым и цитируемым источником.

Рассмотрим основной функционал на примере АПЛ.

В основной табличке мы видим количество матчей, побед, ничьих, поражений, забитых/пропущенных голов, очков, ну и, соответственно, интересные нам xG (ожидаемые голы команды), xGA (ожидаемые пропущенные голы) и xPTS (ожидаемые очки). Все столбики можно сортировать, выше можно выбирать нужные временные отрезки и выстраивать таблицу по ним. Присутствует и сортировка по домашним/выездным матчам. Также можно добавить дополнительные метрики с помощью иконки “настройки” в правом верхнем углу. Например, интенсивность прессинга команд (PPDA), но сегодня говорим только конкретно про xG.Зеленые и красные дополнительные цифры показывают, насколько команда недобирает, или наоборот, перебирает голов/очков относительно голевых моментов в их матчах. Например, у «Лестера» мы видим 54 в графе забитых голов, но наиграли они только на 43, соответственно сайт указывает на перебор почти в 11 пунктов. А пропущенных у них 27 вместо ожидаемых 35. Как логичное следствие этого – 50 набранных очков вместо ожидаемых 43 (upd: материал готовился до поражения от «Норвича»).

При этом любопытно, что ближайшие преследователи, «Челси» и «МЮ», наоборот прилично недобирают. Отталкиваясь от этих данных и от того, что «Челси» уже с огромной долей вероятности вылетел из ЛЧ, можно предположить, что «Лестер» все-таки не сможет удержать третью строчку. Котировки на такой маркет предлагаются букмекерами в районе 4. Но тут нужно смотреть календари и т.д., а этот материал все же не про прогнозы.

Вообще, эти самые ожидаемые очки (xPTS) – одна из причин моего лояльного отношения к xG-статистике в целом, поскольку постоянно наблюдаются эти закономерности. Одни из самых ярких примеров нынешнего сезона – «Кальяри» в Италии и «Шальке» в Германии, которые дико оверперформили и шли необоснованно высоко согласно xG-статистике. Как следствие, мы видим, что одни не могут выиграть в чемпионате десять матчей кряду, у вторых одна победа в восьми матчах (upd: прибавляйте к этому еще по одному поражению, в последнем туре они снова проиграли). С командами хай-лвла это, как правило, работает хуже, там свои особенности, но вот на подобном уровне, на дистанции, команды зачастую приходят к своим реальным цифрам, которые отображает нам xG статистика.

Кстати, один из факторов, влияющих на такой перебор очков у «Лестера» – это Джейми Варди, положивший в этом сезоне АПЛ уже 17 мячей из тех ситуаций, в которых он, по мнению Understat, должен был забивать 13. Это, конечно, капля в море для общей картины, но я подвожу к тому, что во второй таблице в разделе выбранного чемпионата вы можете посмотреть индивидуальные показатели всех игроков.

Тут у нас тоже доступны любые сортировки: по датам, позициям, столбикам и т.д. В самой таблице: игрок, его клуб, количество матчей, количество сыгранных минут, количество забитых мячей, ассисты, xG (сколько должен был забить игрок исходя из расчетов нейросетей этого ресурса), xA (сколько должны были забить после его ассистов), ну и xG90/xA90 – это то же самое, только в пересчете на 90 минут игрового времени футболиста.

Также сайт имеет весьма интересное и приятное наполнение по каждому отдельно взятому матчу. Там мы можем посмотреть:

2. Временные диаграммы

4. Сводную таблицу по всем футболистам

Ну а перейдя на страничку конкретной команды, помимо непосредственно результатов матчей, можно ознакомиться с более углубленными данными. В каких ситуациях команда чаще всего создает и допускает моменты (с игры, с угловых, со штрафных), при какой расстановке, при какой ситуации в счете, на каких минутах, из каких зон, и так далее.

xScore

Второй сайт нашего обзора – xScore. Русскоязычный ресурс с упором в сторону беттинга (хотя вроде как за андерстатом тоже наши стоят), где помимо xG статистики можно увидеть различные статьи на эту тему, неплохой контент на ютуб-канале, а также платные услуги: собственный обучающий курс, инструментарий для беттеров и другие уникальные задумки авторов.

На данный момент сайт находится в реестре Роскомнадзора и для доступа к нему нужно использовать VPN.

xG от xScore рассчитывается на основе данных, которые собираются собственной командой статистиков. Статистики вручную собирают все необходимые данные: положение вратаря, защитников, степень заблокированности удара. Они вносят на сайт все ключевые параметры удара, и на их основе нейросеть сайта рассчитывает xG. Таким образом, xScore повышает точность своей статистики, их основная задача – показать более реальную картину, которая складывалась на поле во время матча.

Эта часть материала не ради того, чтобы показать, что один сайт лучше другого, или что методы xScore гораздо правильнее и намного точнее, чем классические модели. При подготовке материала появилась возможность взять комментарий со стороны сайта для полноты картины, и вот какую отличительную особенность они выделяют в первую очередь, приводя конкретные примеры своей работы:

К примеру, на 72 минуте матча «Шеффилд» – «Манчестер Сити» Агуэро бьет по пустым воротам, находясь во вратарской. Understat оценил этот момент в 0,63xG, оценка на сайте xScore 0,98xG.

Еще один пример: в матче «Арсенал» – «Челси» Жоржиньо бьет по пустым воротам, ему не мешают ни защитники, ни вратарь. Оценка Understat – 0,60xG, xScore оценил данный момент в 0,92xG.

В бесплатном доступе на xScore те же шесть основных чемпионатов, а вместе с ними Украина и Беларусь. Всего на сайте 76 дивизионов, среди которых можно найти совсем экзотические. Например, чемпионат Марокко, Эквадора, Исландии и Азербайджана, вторые лиги Южной Кореи, Турции, Норвегии и даже шесть дивизионов Италии, включая Примаверу. Подписка на xG статистику от xScore возможна на 12 месяцев, стоимость доступа ко всей базе матчей составляет 449$ в год с возможностью рассрочки.

Основная таблица не сильно отличается от андерстата, те же знакомые параметры, но здесь же, в общей таблице, есть удобная сортировка по минутам матча. Эта функция может быть полезна для лайва, например, в плане голов в концовке матча, да и вообще отслеживания статистически интересных временных интервалов. Своеобразным аналогом xPTS у хскора является GD-xGD: показатель, оценивающий везение команд в предыдущих матчах на основе показателя разницы забитых и пропущенных голов, а также разницы ОЖИДАЕМЫХ забитых и пропущенных голов. Как Understat нам указывал на перебор очков у «Ливерпуля» и «Лестера», на недобор очков у «Челси», так и xScore в плане везения команд показывает примерно то же самое.

Ниже идет еще одна таблица, которая может быть полезна при анализе под лайв. Это статистика команд в конкретных ситуациях по ходу матча: при счете 0:0, при ничьей, при различной разнице в счете.

Также стоит отметить блоговый раздел сайта «xTalk», где пользователи делятся своими наработками, стратегиями, результатами и формируют определенное комьюнити. Можно создать свой блог, подписываться на других блогеров и формировать свою ленту, обсуждать публикации в комментариях.

На этом все, надеемся, этот материал будет полезен для вас. В первую очередь для тех, кто был далек от этой темы и кому раньше было лень во все это вникать, поскольку зачастую подобные материалы написаны более сложным языком.

Источник

Рейтинг ФИФА. Учимся считать

В новом рейтинге ФИФА сборная России, которая лишена официальных встреч, откатилась на 61-ю позицию. «Соккер.ру» делится познавательной информацией.

Легенда. Все знают, что такое рейтинг ФИФА – это официальная система ранжирования национальных сборных, однако вряд ли каждый болельщик готов сходу рассказать о том, как начисляются очки. Рейтинг впервые был применен в 1993 году, а нынешнюю форму обрел в июле 2006-го, когда после чемпионата мира в Германии была пересмотрена система начисления очков.

Как начисляются очки?

Система подсчета очков в рейтинге ФИФА достаточно сложна, поэтому проясним основные моменты.

1. 4 года – за такой срок рейтинг учитывает результаты матчей каждой национальной команды.

2. Очки за исход. Базовые очки за исход матча начисляются по следующей схеме: победа в основное или дополнительное время – 3 очка; победа в серии пенальти – 2 очка; поражение в серии пенальти – 1 очко; ничья – 1 очко; поражение – 0 очков.

3. Коэффициент силы противника. Очки, набранные в матчах с сильными противниками, оцениваются выше, что логично. Так за положительный результат против текущего лидера рейтинга дают 200 баллов. Бонусы за соперников, занимающих места со 2-го по 150-е, рассчитываются следующим образом: 200 баллов минус место противника в зачете. Все, кто ниже 150-й строчки, принесут в копилку фиксированную сумму в 50 баллов.

4. Коэффициент важности матча. ФИФА делит все матчи на четыре категории, каждой присвоен коэффициент, на который умножается конечная сумма очков за проведенную игру. 1 – товарищеский матч, 2.5 – отборочный матч чемпионата мира или континентального турнира; 3 – финальная стадия континентального турнира и Кубка Конфедераций; 4 – финальная стадия чемпионата мира. Именно поэтому сборная России стремительно падает в рейтинге: наша команда играет только товарищеские матчи, на которых особо не «разбогатеешь». Зато будет шанс поправить дела на Кубке Конфедераций.

5. Региональный коэффициент. Из-за разного уровня футбола в разных конфедерациях применяются коэффициенты по регионам. На данный момент они выглядят так: Европа – 0.99; Южная Америка – 1.0; Северная и Центральная Америка, Африка, Азия и Океания – 0.85. Если встречаются команды из конфедераций с разными коэффициентами, то подсчитывается среднеарифметический коэффициент для этого матча.

6. Коэффициент давности. Как было сказано выше, учитываются результаты за последние четыре года, но они неравнозначны, потому что делается упор на свежие показатели команды. Матчи за последние 12 месяцев – 1.0; от года до двух назад – 0.5; от двух до трех лет назад – 0.3; от трех до четырех лет назад – 0.2.

7. Чтобы получить конечную цифру для рейтинга, нужно посчитать средние результаты за каждый из обозначенных периодов, умножить на соответствующие коэффициенты и сложить.

Пример. Самый «доходный» матч сборной России за прошлый год – ничья с Англией на Евро-2016. Если бы не поздний гол Василия Березуцкого, то мы получили бы «баранку», а так вышла существенная сумма. Давайте посчитаем: у нас есть базовое 1 очко за ничью, которое утраиваем вследствие важности матча (коэффициент – 3.0, так как это матч финальной стадии Евро), а затем умножаем на коэффициент силы противника 189 (Англия занимала 11 место в рейтинге ФИФА: 200 – 11 = 189). Получилось 567, осталось умножить на региональный коэффициент 0.99. Итого вышло 561.33 балла.

Интересные факты о рейтинге ФИФА

— Сейчас в рейтинге ФИФА лидирует сборная Аргентины, которая является одной из всего лишь восьми сборных, забиравшихся на первую строчку за почти четверть века существования рейтинга. Остальные семь команд: Бразилия, Германия, Франция, Испания, Италия, Бельгия и Нидерланды.

— Рейтинг ФИФА публикуется один раз в месяц, по неизменной традиции – в четверг.

— За каждую игру можно заработать от 0 до 2400 баллов.

— Минимальное ненулевое количество очков за сыгранный матч – 42.5. Столько получит команда, которая сыграет вничью с противником, занимающим место ниже 150-го при условии, что обе сборные из регионов с рейтингом 0.85 (все, кроме Европы и Южной Америки).

— За победы на ЧМ-2014 над сборной Испании, тогдашним лидером рейтинга ФИФА, сборные Нидерландов и Чили получили максимально возможное количество очков – по 2400.

Сборная России в рейтинге ФИФА

— По сравнению с январским рейтингом сборная России потеряла пять позиций и опустилась на 61 строчку. Это новый антирекорд отечественной национальной команды, самое низкое место в истории. Пятерка команд, идущих выше сборной России: Саудовская Аравия, Словения, Мали, Венесуэла, Израиль. Пятерка команд, которые дышат в спину: ЮАР, Узбекистан, Черногория, Гондурас, Бенин.

— Самое высокое место сборной России в рейтинге ФИФА за всю историю – 3-е. Этот результат зафиксирован в апреле и мае 1996 года, когда главным тренером был Олег Иванович Романцев. Лидировала Бразилия, следом шла Германия, а на четвертом месте – Италия. Три лучшие европейские команды из того рейтинга сошлись в одной группе на Евро-1996.

— В XXI веке сборная России выше всего летала при Гусе Хиддинке: 6-е место с июня по октябрь 2009 года.

Источник